3月14日下午，Dolphindb被邀请参加由KA-Side Technology和Huaan Securities共同组织的私募股权行业交流会议。该活动聚集了私募股权行业的精英部队。国内增长私募股权机构的许多代表聚集在一起讨论私募股权领域的多元化合作策略，并共同努力为行业发展撰写新篇章。
在分享课程中，Dolphindb的创始人兼首席执行官周川博士发表了精彩的演讲。他不仅对中和高频定量交易的解决方案进行了深入的分析，而且对当前热AI模型进行了深入的讨论。现在，让我们一起回顾周博士一起在现场的精彩分享。
01高频数据存储随着市场数据频率的增加，大量数据的存储给投资研究带来了巨大的挑战。传统的关系数据库和文件存储方法具有疼痛点，例如低压比，性能优化不足以及管理数据的难度。为了应对上述问题，海豚提出了一种新的解决方案。除了能够显着提高压缩比（最高1033601）外，DolphindB还深入了解定量现场业务，提供相同的时间戳存储，阵列存储，宽度存储/范围的桌子存储/窄表存储和共同置换存储，为用户提供更有效的大量数据存储解决方案。
02订单书
在研究市场的微观结构时，每个机构都希望能够通过交易和处理订单订单数据有效，灵活地挖掘数据。目前，市场上大多数快照引擎通常采用每三秒钟生成快照的方法。这样的频率很难捕获更详细的信息，例如三秒钟内所有交易的平均价格，以及最后一次交易与最后一个报价之间的精确时间差。这些微小的数据点对于对市场动态的精确分析至关重要。为此，Dolphindb提供了一个订单簿数据处理框架，该框架允许用户自定义指标，生成交易信号并促进策略开发。 Dolphindb的订单书籍数据处理体系结构可提供高灵活性和性能保证，并可以满足用户的个性化业务需求。
03高频回测
在市场上，用户可以选择中和低频回测产品。但是，当对大量数据，高性能延迟需求和高开发难度进行回测的高频数据时，市场上没有很多成熟的产品，并且用户经常选择开发自己的产品。为此，Dolphindb提供了模拟对接引擎，以促进用户在回测的中高频策略中模拟实际交易，从而更合理地评估和推断该策略在实际交易中的效果。 DolphindB仿真对接引擎支持设置，例如订单交易率和延迟。当同一时间匹配同一方向的多个委托订单时，根据价格优先级和时间优先级的原则，遵循对接交易，以便用户可以模拟高频策略进行回购的实际交易。模拟对接引擎插件是使用C ++开发的，并与DolphindB分布式数据库结合使用，这可以大大降低高频策略进行回测的整体耗时。
04集成流批的高频因素
因素开采是定量交易的基石。在中型和高频市场数据中挖掘有价值的因素，并进行对重测试。建立交易系统是定量团队的必要途径。 Dolphindb集成了历史记录和实时数据，以提供实时流计算框架。用户可以根据投资研究阶段的批处理数据开发使用核心因素表达式。包装后，它们可以无缝应用于实际生产环境。因此，可以使用相同的代码来实施实时市场订阅，市场数据收集，实时交易计算以及研究和建模后的研究和建模。这不仅确保了历史播放和生产交易的数据一致性，而且大大降低了用户的开发和代码维护成本。同时，考虑到有效的开发和计算性能的优势，流动计算框架在算法路径上进行了良好的优化。
05 AI DolphindB在摘要部分，Zhou博士深入探讨了AI和Dolphindb尖端技术的整合。其中，CPU-GPU异质计算平台允许Dolphindb脚本无缝切换到GPU以进行有效的并行计算，从而实现了巨大的性能增长。同时，GpleArn负责培训期间的调度工作，涵盖了诸如人群产生，进化和突变操作之类的关键联系，以确保培训过程的准确性和效率。此外，AI数据加载器大大简化了将大量因素数据导入深度学习框架的过程，从而有效地降低了数据准备和模型培训的时间成本。值得一提的是，这些尖端功能将在即将到来的DolphindB 3.0版本中充分显示。我们热切期待所有用户的积极试用和反馈！ Dr. Zhou also emphasized that the application scope of DolphinDB has been expanded to multiple financial industry scenarios such as trading strategies, transaction risk control, transaction monitoring, institutional business, algorithmic trading, real-time warehouse, risk control, indicator calculation, valuation pricing, etc. DolphinDB is committed to continuous innovation in the field of financial technology, providing financial institutions with efficient technical solutions, and helping中小型机构在激烈的市场竞争中脱颖而出。
